Fake it till you make it

만약 다음과 같은 이미지가 있다고 가정할 때 녹색 초콜렛(m&m)만 검출 하고 싶다면 어떻게 해야할까? RGB 색공간에서 녹색영역을 추출한다고 가정해보자. 다음과 같이 각각의 색성분에 대한 범위(Range)를 특정하여 조건에 부합하는 픽셀만 검출하면 된다. 하지만 특정 색상을 검출하기 원한다면 RGB 색공간보다는 HSV 색공간을 더보기…

이미지는 픽셀들의 집합이며, 하나의 픽셀은 색상에 따라 n바이트로 표현되곤한다. 회색조 이미지의 경우 보통 한 픽셀이 0~255값을 가지는데 값의 경우의수가 256가지인셈이다. 그러면 2^8 = 256 이므로 8bit(1byte)의 메모리가 필요하다. 예) 10101000 두 이미지의 같은 좌표에 있는 픽셀들에 비트 연산을 수행할 수 더보기…

히스토그램 히스토그램은 도수분포표를 그래프로 나타낸 것이다. OpenCV에서는 영상의 픽셀 값 분포를 그래프의 형태로 표현한 것을 말한다. OpenCV에서는 calcHist() 함수를 통해 히스토그램을 구할 수 있다. 예제코드를 살펴보자. val images = listOf(src) val channels = MatOfInt(0) //grayscale은 채널이 하나이므로 0 val mask:Mat 더보기…

차이 연산 dst( x, y ) = |src1( x, y ) − src2( x, y )| 두 영상의 같은 위치에 존재하는 픽셀 값에 대해 뺄샘 연산을 수행한 결과의 절대값을 결과 이미지의 픽셀값으로 설정한다. 절대값을 적용하므로 뺄셈 연산과 달리 입력 이미지의 더보기…

가중치 합(Weighted sum) dst( x, y ) = saturate(α * src1( x, y ) + β * src2( x, y )) 두 이미지의 같은 위치에 존재하는 픽셀에 대해 가중치를 적용한 값을 계산하여 결과 이미지의 픽셀 값을 설정한다. 일반적으로 α+β = 더보기…

뺄셈 연산 dst( x, y ) = saturate(src1( x, y ) − src2( x, y )) 뺄셈 연산은 두 이미지의 같은 위치에 존재하는 픽셀 값을 뺀 결과를 픽셀 값으로 설정하는 연산을 말한다. 뺄셈 결과가 픽셀의 표현범위 보다 작으면 특정 픽셀 더보기…